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基于Contourlet域持续性和聚集性的合成孔径雷达图像融合分割算法 被引量：8
1
作者 吴艳 肖平 +1 位作者 王昌明 李明 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1977-1983,共7页
针对合成孔径雷达(SAR)图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,并结合隐马尔科夫树(HMT)模型和隐马尔科夫场(MRF),提出了一种基于Contourlet域持续性和聚集性的SAR图像模糊融合分割算法... 针对合成孔径雷达(SAR)图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,并结合隐马尔科夫树(HMT)模型和隐马尔科夫场(MRF),提出了一种基于Contourlet域持续性和聚集性的SAR图像模糊融合分割算法。该算法有效捕获了Contourlet子带的持续性和聚集性,并分别用HMT和MRF来刻画,再依据模糊测度,将多尺度HMT和MRF有机融合,建立Contourlet域HMT-MRF融合模型,并导出新模型下的最大后验概率(MAP)分割公式。对实测SAR图像进行了仿真,仿真结果和分析表明:与小波域上的HMT-MRF融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,该算法在抑制斑点噪声的同时,有效地提高了SAR图像的分割精度。 展开更多
关键词 图像处理 合成孔径雷达图像分割 CONTOURLET变换 持续性 聚集性 模糊逻辑融合
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